Что будет, если компания из автобизнеса (автодилер) доверит управление контекстной рекламой сервису автоматизации и начнет использовать коллтрекинг для отслеживания звонков? О том, для чего нужны сервисы автоматизации рассказывает Екатерина Образцова, руководитель интернет-проектов компании R-брокер.
Что такое автоматизация рекламы в целом? Какие проблемы она помогает решить?
В общем-то, ничего сверхъестественного в работе сервиса по автоматизации рекламы нет. Его миссия — автоматическое управление рекламными кампаниями клиента на основе разных источников данных. Собственно, в этом и состоит технологическая сущность сервиса: объединить на своей площадке все доступные данные о рекламе, просчитать стратегию управления ею и реализовывать ее автоматизированными средствами с помощью специальных алгоритмов и технологий. Непосредственная польза для клиента — сокращение трудозатрат на фоне увеличения продаж и снижения расходов на рекламу, в среднем, на 30%.
Как и откуда собирается информация о рекламе?
В R-брокер, например, можно напрямую подвязать Google Analytics, Яндекс.Метрику и другие аналитические системы, которые собирают такие данные. Дальше система уже может управлять показателями, исходя из заданных настроек. А если, скажем, у клиента более специальные цели и задачи, то мы можем подключить для него другие инструменты.
Так, например, в начале этого года к нам обратилась компания-автодилер с намерением максимально оптимизировать свою рекламу в Яндекс.Директе. Клиент являлся официальным дилером KIA, Hyundai и др., и контекстная реклама была для него одним из основных каналов продвижения. При этом по площадке Яндекс.Директ 60% заявок приходило через звонки, и в качестве основной проблемы компания выделила отсутствие возможности отслеживания конверсионности канала по отдельным ключевым фразам. Поэтому для того, чтобы максимально оптимизировать бюджет клиента, мы подключили в качестве дополнительного компонента динамический коллтрекинг CoMagic — для того, чтобы отследить, какие именно поисковые запросы приносят клиенту целевые звонки.
Можете привести конкретные цифры из этого кейса? Каких показателей удалось достигнуть?
Сразу оговорюсь, что каждый клиент для нас индивидуален, и мы вырабатываем под него свою многофакторную стратегию работы. Например, в случае с этим клиентом-автодилером мы, конечно, не только подключили коллтрекинг, но, тщательно проанализировав ситуацию, в течение января сделали следующее:
• проработали качество рекламных кампаний (расширили СЯ, переработали тексты рекламных материалов, улучшили минусацию и т.д.);
• подключили динамический коллтрекинг для сбора статистики по звонкам по каждой фразе;
• установили автоматическую смену ставок через R-брокер для удержания фраз в блоке спецразмещения.
Уже по итогам февраля стали заметны первые сдвиги в части увеличения конверсии и снижения CPA:
По итогам февраля был разработан следующий план:
1. Оптимизировать поисковые фразы через прогнозатор конверсий R-аналитика, с учётом данных по звонкам, а значит — основываться на точном прогнозе по количеству транзакций при определенном СРО и стратегии.
2. Установить автоматическую стратегию для трех сегментов фраз:
• Фразы (>3) = Конверсионные фразы: >3 продаж за 30 дней. Стратегия: максимальные ставки, в пределах заданного СРО.
• Фразы (1-3) = Среднеконверсионные фразы: 1-3 продажи за 30 дней. Стратегия: подбор ставок, вход в Блок СР с ограничением ставки
• Фразы (0): Неконверсионные фразы: 0 продаж за 30 дней. Стратегия: максимум кликов, при условии, если фраза за последние 30 дней не потратила более трех заданных СРО.
После первой недели работы был заметно сокращен бюджет, в результате чего клиентом было принято решение об увеличении трафика при помощи расширения семантического ядра.
[optin-monster-shortcode id="iiegqmorwebsjchi"]
И вот с такими показателями работы в Яндекс.Директе клиент завершил март:
При увеличении бюджета всего на 13% число лидов выросло на 45%, CPA снизилась на 21%, а конверсия выросла на 1,46%, составив 2,37%.
Что это означает?
• что практически за тот же бюджет клиент получил намного больше кликов;
• что прогноз показателей поисковых фраз от R-брокер оказался точен на 90%;
• и что решающую роль в достижении хороших результатов сыграло комплексное использование всех инструментов аналитики, необходимых клиенту: Яндекс.Метрики, Google Analytics и CoMagic, взявшего на себя контроль офлайн-коммуникаций (звонков).
А что дальше? Все процессы налажены, и управление рекламой клиента просто продолжает осуществляться в автоматическом режиме?
Конечно, можно сказать и так, но нужно понимать, что это все-таки контролируемое управление. Например, объем рекламного бюджета клиента постоянно меняется в зависимости от его текущих задач и уже под это должна адаптироваться стратегия работы. В том случае, о котором мы говорили, клиент увидел результаты работы и увеличил бюджет. Потому что отслеживание звонков привело к оптимизации его бюджета, но задача по увеличению трафика на сайт никуда не делась. Соответственно, он увеличил бюджет, зная, что оптимизируя и его, он будет получать его больше трафика, чем раньше.
Поэтому работа по аккаунту ведется постоянно, и она направлена как на увеличение трафика (создание новых рекламных кампаний), так и на проработку уже существующих объявлений. К примеру, мы планируем увеличить количество телефонных номеров, используемых для коллтрекинга, из-за увеличения трафика, а также нацелены на активную работу по развитию бренда в социальных сетях. Акценты по-прежнему будем делать на отслеживании качественных звонков и оптимизации на уровне поисковых запросов, поскольку именно это зарекомендовало себя наилучшим для клиента образом.
Интересно, спасибо. А скажите, пожалуйста, каковы особенности автоматизации рекламы в различных отраслях бизнеса?
Безусловно, есть большие различия. К примеру, для интернет-магазинов важно, чтобы цена в объявлениях была актуальной, и нужна автозамена цены из прайса. По некоторым услугам (например, замена замков) важно удерживать позиции на первых местах по определенным фразам. Для крупного бизнеса важна определённая стоимость клиента и/или СРО, ROI. В зависимости от задач систему автоматизации можно настроить соответствующим образом, нацелив ее на сбор конкретных данных.
В каких отраслях реклама в соцсетях реально работает, и какую роль в эффективности такой работы может сыграть автоматизация?
Реклама в социальных сетях работает для многих тематик, поскольку потребительская аудитория в соцсетях расширяется с каждым днем. Особенно важно яркое и особенное предложение и грамотная настройка целевой аудитории, но чтобы понять, какое объявление сработает, необходимо создать несколько таких объявлений (для каждого сегмента, услуги или товара) и протестировать каждое из них. В этом и помогает автоматизация — она снижает трудозатраты на создание таких объявлений и помогает быстро отключить неэффективные.
Но, давайте будем честными, все же в определенных бизнес-отраслях давать рекламу в соцсетях нет смысла (в первую очередь, это некоторые услуги из B2B-сектора: например, сфера продаж строительного оборудования или техники; бизнес, связанный с защитой данных и т.п.). Это обусловлено тем, что здесь очень сложно с помощью настроек по полу, возрасту или интересам (стандартный таргетинг) найти людей, которые у себя в компании занимаются закупкой рекламируемой услуги, и показывать рекламу только им.
Тем не менее, в соцсетях в последнее время стремительно развивается ретаргетинг или ремаркетинг, что вполне может подойди сложной для стандартного продвижения тематике. Так что всегда и во всем важно оставаться гибкими: в конце концов, жалеть в бизнесе, как и в жизни, всегда приходится о том, что не сделал, а не о том, что попробовал сделать. К экспериментам с разными видами рекламы это тоже относится.